[发明专利]一种基于Huffman编码的图片无损压缩方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像压缩领域，具体涉及一种基于Huffman编码的图片无损压缩方法。

背景技术

传统的图像编码技术也称为第一代编码技术，主要有预测编码、变换编码、信息嫡编码与矢量量化。预测编码和变换编码是当前图像编码器最常用的技术，预测和变换的主要目的是降低图像原始空间域表示中存在的强相关性，使得预测或变换后的数据矩阵变成弱相关性矩阵，这样可以用标量量化和嫡编码进行有效的压缩。信息嫡编码是一种无失真编码，常用的有哈夫曼编码(Huffman Coding)、游程长度编码(Run Length Coding)和算术编码(Arithmetic Coding)三种。

随着我国数字电视的普及，进一步的上传并处理数字电视的综合测试图像具有重要的意义，而原始的图像数据量较大，因此为了降低数据传输带宽，在传输之前，需要对图像进行无损压缩。数据压缩的理论就是去掉信息中的冗余，即保留不确定的信息，去掉确定的信息，也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原来有的冗余的描述。数据压缩是信源编码的目的。Huffman编码作为一种最为常见的压缩技术，它具有非常接近理论极限的压缩比，该方法自提出后就成了数据压缩领域中的一个研究主题并被广泛的应用于文本、图像及视频的压缩，如JPEG、MPEG标准都采用Huffman编码作为其主要的编码技术。

传统上采用的Huffman编码算法需要对原始数据进行两遍扫描：第一遍扫描要精确地统计出原始数据中每个值出现的频率，利用得到的频率创建Huffman树，并将树的有关信息保存起来，便于解压时使用；第二遍扫描根据前面得到的Huffman树对原始数据进行编码，并将编码信息存储起来。显然，这个模型的缺点是对于数据量较大的信息，重复扫描要耗费大量时间，而且必须存储编码树以便解码时构造相同的编码树，将耗费大量的空间，降低了压缩效率。

发明内容

本发明提出的基于Huffman编码的图片无损压缩方法对传统的Huffman算法进行了改进，采用减少逻辑判断的次数，增加少量的存储码表空间实现快速查找，在编码端和解码端分别保存编码表和解码表，编码时直接进行查表从而节省大量的判断时间。

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于Huffman编码的图片无损压缩方法，采用变字长编码的最佳编码定理，按符号出现概率的逆序分配码字长，可以得到最佳的编码方法，该方法包括：

步骤1：统计输入符号的出现概率；

步骤2：将出现的概率由大到小排列，相同概率间的顺序可以是任意的；

步骤3：将两个最小的概率值相加得到一个新的概率值，将该概率值看成是一个新组合符号的概率；

步骤4：重复步骤2和步骤3，直到只有两个新概率值为止，其中：已进行组合的概率不再参加排序；

步骤5：从最后两个概率值开始，逐步向前给符号分配码字长，其中：每一步有两个分支，以相同的规则各赋予一个二进制码，对概率大的赋码0，对概率小的赋码为1；或者对概率大的赋码1，对概率小的赋码为0，其中：

所述Huffman编码对每一个符号都给定了一个编码，形成了一个编码表，其中：编码表必须保存，在译码时需要参照它才能正确译码；由于Huffman编码是异字头的编码，在译码时只要一定长度的二进制序列能与编码表中编码匹配上，该序列就是一个符号的编码，从而保证了唯一的可译性。

所述编码表和解码表两个码表的生成流程包括：

步骤11：输入图像信息；

步骤12：信息符号化，即将输入的信息分解成一系列的符号；

步骤13：统计各个符号的概率；

步骤14：根据概率值产生编码表；

步骤15：根据编码表产生解码表；

步骤16：图像信息的恢复；

步骤17：图像信息输出。

所述生成编码表时采用Huffman变长编码和定长编码相结合的方式。

所述生成编码表时采用Huffman变长编码和定长编码相结合的方式步骤包括：

步骤41：初始化Huffman树及码表；

步骤42：统计所有的信息符号Sym；

步骤43：设定一个概率阈值Threshold，将每一个符号的概率值与该阈值进行比较；

步骤44：对大于该阈值的符号按传统的Huffman编码方法进行变长编码，而对其余符号进行定长编码；

步骤45：得到最长码字长度L；

步骤46：所有码字长度加1；